package net.fanzhiwei.arithmetic.sort;

import java.util.Arrays;

public class HeapSort
{

    public static void main(String args[]){
        int a[] = { 49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49, 78, 34, 12, 64, 5, 4, 62, 99, 98, 54, 56,
                17, 18, 23, 34, 15, 35, 25, 53, 51 };
    	new HeapSort().heapSort(a);
    }
    
    public void heapSort(int[] a)
    {
        System.out.println("开始排序");
        int arrayLength = a.length;
        // 循环建堆
        for (int i = 0; i < arrayLength - 1; i++)
        {
            // 建堆

            buildMaxHeap(a, arrayLength - 1 - i);
            // 交换堆顶和最后一个元素
            swap(a, 0, arrayLength - 1 - i);
            System.out.println(Arrays.toString(a));
        }
    }

    private void swap(int[] data, int i, int j)
    {
        // TODO Auto-generated method stub
        int tmp = data[i];
        data[i] = data[j];
        data[j] = tmp;
    }

    // 对data数组从0到lastIndex建大顶堆
    private void buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex)
    {
        // TODO Auto-generated method stub
        // 从lastIndex处节点（最后一个节点）的父节点开始
        for (int i = (lastIndex - 1) / 2; i >= 0; i--)
        {
            // k保存正在判断的节点
            int k = i;
            // 如果当前k节点的子节点存在
            while (k * 2 + 1 <= lastIndex)
            {
                // k节点的左子节点的索引
                int biggerIndex = 2 * k + 1;
                // 如果biggerIndex小于lastIndex，即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在
                if (biggerIndex < lastIndex)
                {
                    // 若果右子节点的值较大
                    if (data[biggerIndex] < data[biggerIndex + 1])
                    {
                        // biggerIndex总是记录较大子节点的索引
                        biggerIndex++;
                    }
                }
                // 如果k节点的值小于其较大的子节点的值
                if (data[k] < data[biggerIndex])
                {
                    // 交换他们
                    swap(data, k, biggerIndex);
                    // 将biggerIndex赋予k，开始while循环的下一次循环，重新保证k节点的值大于其左右子节点的值
                    k = biggerIndex;
                }
                else
                {
                    break;
                }
            }
        }
    }
}

//堆的定义如下：具有n个元素的序列（h1,h2,...,hn),当且仅当满足（hi>=h2i,hi>=2i+1）或（hi<=h2i,hi<=2i+1） (i=1,2,...,n/2)时称之为堆。
//在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最大项（大顶堆）。完全二叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根，其它为左子树、右子树。
//初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树，调整它们的存储序，使之成为一个堆，这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。
//依此类推，直到只有两个节点的堆，并对它们作交换，最后得到有n个节点的有序序列。从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。
//一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。
